自 2017 年提出后,Transformer 名声大噪,不仅颠覆了自然语言处理(NLP)领域,而且在计算机视觉(CV)、强化学习(RL)、生成对抗网络(GANs)、语音甚至是生物学等领域也大显锋芒,于是就有了近年来看到的基于 Transformer 创建的大型语言模型 GPT-3,以及“魔改”的 Transformer 在蛋白质折叠问题的 AlphaFold2 算法中大展身手……

那么,Transformer 是什么?它的工作原理如何?有哪些不同结构的 Transformer ,它们在不同领域的应用现状或前景如何?

斯坦福大学近期公开的 CS 25:Transformers United 课程将为我们一一解答。该视频内容已由矩池云进行翻译。

课程全套视频

https://www.bilibili.com/video/BV1KV4y1j7NH?spm_id_from=333.999.0.0

课程介绍

CS25 是全网免费公开的 Transformer 课程。作为近年来在 NLP 领域应用广泛的深度学习模型,课程不止于 Transformer 在 NLP 领域的应用,还重点介绍了 Transformer 及其在 CV、生物学和其他领域的最新突破和前沿应用,故而课程命名为 Transformers United。

课程共10个讲座视频,涵盖了 Transformer 在多个领域的突破及应用:

  • Transformer 介绍
  • NLP 中 Transformer 的应用:GPT-3,Codex
  • CV 中 Transformer 的应用
  • 决策 Transformer:通过序列建模的强化学习
  • 多专家模型(MoE)和 Switch Transformer
  • Perceiver IO 中 Transformer 的应用
  • 自注意及非参数 Transformer(NPTs)
  • GLOM:神经网络中的部分-整体层级表示
  • Transformer 的可解释性
  • 音频、语音和音乐中的 Transformer 应用:从语言建模、理解到合成

理论学习之外,你可能会有兴趣将 Transformer 应用到不同的项目或研究中,CS25 虽然没有为原始课程创建练习,但会使用 Harvard NLP 提供的《The Annotated Transformer》中的内容,另外,也可以使用 HuggingFace 的 Transformer 库(矩池云的系统镜像已支持 Transformer)。

课程主讲

讲师为斯坦福大学硕士生 Divyansh Garg、软件工程师 Chetanya Rastogi(毕业于斯坦福大学)、软件工程师 Advay Pal(毕业于斯坦福大学)。指导教授为 Christopher Manning,他是斯坦福大学计算机与语言学教授,也是将深度学习应用于NLP的领军者。

此外,该课程还邀请了不同领域研究Transformer的前沿人士进行客座讲座,OpenAI 的研究科学家 Mark Chen,Google Brain 的科学家 Lucas Beyer,DeepMind的Andrew Jaegle,还有“深度学习之父”Geoffrey Hinton等诸多前沿科学家,讨论各自领域关于Transformer的最新突破和想法,以激发交叉合作研究。

课程视频直达
课程配套资料
关于译者
Transformer 注释版

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